读2025世界前沿技术发展报告09智能制造技术发展(下)

1. 工业机器人

1.1. 工业机器人市场规模持续扩大

• 1.1.1. 随着智能制造的发展，工业机器人已成为工业场景中不可或缺的一部分，在生产环节发挥着越来越重要的作用，市场规模持续扩大

• 1.1.2. 中国、日本、美国、韩国和德国是全球前五大机器人市场

• 1.1.3. 亚洲地区方面，中国是全球最大的工业机器人市场

• 1.1.3.1. 2023年中国的工业机器人保有量约180万台，成为全球第一个也是唯一一个拥有如此庞大工业机器人保有量的国家

• 1.1.4. 日本仍然是全球第二大工业机器人市场，仅次于中国

• 1.1.5. 韩国是全球第四大机器人市场，仅次于中国、日本和美国

• 1.1.6. 欧洲工业机器人2023年安装量同比增长9%，达到9.2万台的新高

• 1.1.7. 美洲地区方面，工业机器人安装量连续第三年超过5万台

1.2. 工业机器人智能化水平持续提升，满足更高生产需求

• 1.2.1. 传统认为工业机器人是指应用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机械装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能

• 1.2.2. 根据本体形态的不同，主要分为六轴机器人、选择顺应性装配机械臂机器人（Selective Compliance Assembly Robot Arm，SCARA；又名水平多关节机器人）​、Delta机器人（也称为三角式机器人，是工业机器人中的并联式机器人）​、协作机器人等类型

• 1.2.2.1. 六轴机器人是技术壁垒高且出货量最大的品类，根据负载大小它又被分为大六轴机器人、小六轴机器人。这些机器人配备高扭矩执行器与精密高频控制

• 1.2.2.2. 配备高扭矩执行器与精密高频控制系统，以速度、精度与负载能力优先，通常部署于需要重复高吞吐量的重工业场景

• 1.2.2.3. 传统工业机器人不具备应变能力

1.3. 随着物联网、新型传感与识别方案的深入应用，以及人工智能、机器学习等新技术的快速进入，工业机器人的能力边界得到拓宽，其内涵和外延持续扩展

• 1.3.1. 通过自我学习和自我优化，工业机器人能够处理复杂的任务，提高操作效率和精确度，自主能力不断提升

1.4. 协作机器人被视为人机共存、人机互动的工业解决方案，能够提高工厂的自动化水平

• 1.4.1. 协作机器人外形类似工业机器人，但它更小巧，以牺牲部分负载能力（弱化执行器性能）换取更高安全性（加装安全硬件）​、灵活性与可编程性，其力扭矩传感器感知碰撞、辅助视觉传感器扩展环境感知，并能根据需求在工厂内快速重新部署

• 1.4.2. 一些协作机器人已经搭载了先进的人工智能能力，可执行高变异性抓取和分拣等任务

• 1.4.3. 协作机器人通常承担低强度高精度任务，如在工厂流程间处理轻质材料，与数控机床配合装载原料、取回成品、执行清洁质检等辅助工作

1.5. 自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot，AMR）是自动化机器人领域的最新成员，它们利用移动能力执行运输等任务并实现多机协作

• 1.5.1. 自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）​、移动操作机器人（Mobile Manipulator Robot）​、四足机器人（Quadruped Robot）​、人形机器人（Humanoid Robot）等

• 1.5.2. 自动导引车是最早与协作机器人同期问世的移动机器人形态，其核心功能相对简单，应用较为成熟，如大到载重能力达数十吨的集装箱自动导引车，小到工厂里定制化的百千克级的自动导引车

• 1.5.3. 移动操作机器人的基本结构由移动基座、机械臂、操作末端共同组成，移动基座多为轮式结构，拥有形态优势和移动操作能力，这种机器人已在工厂、医疗等领域应用，并展示出在餐饮服务、家居服务、配送服务等民用领域，以及单兵作战等军事领域应用的巨大潜力

• 1.5.4. 四足机器人主要应用于工厂巡检、负载运输等场景，其灵活度、功能性持续进步

• 1.5.4.1. 随着技术的成熟和成本的降低，四足机器人持续拓宽市场边界，面向普通消费者的消费级四足机器人更侧重于家庭陪伴、教育娱乐、健康监测等方面

1.6. 人形机器人

• 1.6.1. 特别是“具身智能工业机器人”​（Embodied Intelligent Industrial Robot，EIIR）​，特点是“具身智能+人形+工业”​

• 1.6.2. 人形机器人的类人结构、类脑思考使其具有更高自由度、任务广域性，相较其他工业机器人可兼容更多工业场景，如拥有任意物体抓取、工具使用、柔性物体操作等高级技能，被认为是与人类在工业领域共存的全能形态或替代人类进行工业生产的最终形态

• 1.6.3. 随着人形机器人的“脑部”​“身体”等技术的突飞猛进，其工业应用已进入部署探索阶段

• 1.6.4. Optimus机器人进行分拣电池电芯、搬运20千克汽车零部件等测试

• 1.6.5. 亚马逊公司在其智能配送中心引入Agility Robotics公司的Digit人形机器人，用于协助员工完成搬运工作

• 1.6.6. Apptronik公司与物流提供商GXO达成战略合作，将Apollo人形机器人部署到GXO仓库里，进行搬运、挑选、扫描等多类型工作

• 1.6.7. 东风柳州汽车有限公司在汽车制造过程中利用优必选公司的工业人形机器人Walker S开展车身质检、内饰总检、油液加注等工作

1.7. 影响与启示

• 1.7.1. 传统的工业机器人已经证明了在单一、重复作业中可实现较好的投资回报

• 1.7.2. 长远来看，面对工业生产模式的灵活多变转型，需要工业机器人在完成固定任务基础上，拥有一定程度的适应产品换线和工艺调整的能力，这需要传统的工业机器人在保持成本优势的同时，提升集成和定制化能力

• 1.7.3. 新型的工业机器人的智能需要在高效执行命令的基础上，主动进行/参与工业生产行为，如自主感知和分析工业生产环境，识别生产流程中的瓶颈，通过持续的自我学习，提出可行优化建议、执行智能决策等

• 1.7.4. 作为全球最大的工业机器人市场，机遇与挑战并存

• 1.7.4.1. 在工业机器人总量和本土制造商市场份额不断提升，表明自主研发与制造能力正在增强

• 1.7.4.2. 在减速器、伺服电机、传感器等核心部件领域，仍在一定程度上受制于美欧日企业，如日本哈默纳科（HarmonicDrive）​、德国西门子等

• 1.7.4.3. 在精确度、稳定性、负载能力及生产过程优化上与国际先进水平仍有差距，尤其是在当前国际竞争加剧背景下，短板问题更为突出

• 1.7.5. ​“强链补链”​，提升关键零部件技术水平，提升自主创新能力，仍是中国工业机器人发展的重点

• 1.7.6. 在智能化浪潮下，政府部门应持续进行政策引导，强化工业机器人产业链与新技术的创新协同，利用中国在新技术领域的优势，提升工业机器人的能力水平，提高工业机器人软硬件的国产化率，并借助中国的大市场优势，挖掘新需求，拓展创新应用场景

• 1.7.7. 政府部门应更具前瞻性，构建好产业发展路线图，为新型的工业机器人落地提供财政等支持，加强跨学科高端人才培养，推动工业机器人产业向前发展，更快实现从大到强的历史性突破

2. 新型工厂

2.1. 新型工厂数量持续增加，引领制造业转型升级

2.2. 灯塔工厂

• 2.2.1. 工厂作为全球最先进的工厂，利用人工智能、3D打印和大数据分析等创新技术，提升效率、增强竞争力并推动商业模式大规模转型，被视为全球数字化智能制造的典范和工业互联网深度应用的代表，为其他制造企业的数字化转型提供了可借鉴的范例

• 2.2.2. 可持续灯塔

• 2.2.2.1. “可持续灯塔”​（Sustainability Lighthouses）自2021年9月开始首批评选发布，旨在表彰在碳减排及循环经济领域作出优秀表率的领先者，被称为“灯塔中的灯塔”​，至今已评选出20家

• 2.2.2.2. 工业富联

2.2.2.2.1. 通过采用人工智能、物联网和其他第四次工业革命技术来优化材料回收、追踪实时碳足迹并创新流程以实现永续发展，使范围3排放量减少了42%，范围1和范围2排放量减少了24%，且将可回收材料的含量增加到55%～75%

• 2.2.2.3. 美的洗衣机

2.2.2.3.1. 于2007年5月正式投产，目前拥有11条洗衣机生产线，年综合产能1600万台，是国内最大、集研产销为一体的全品类洗衣机生产基地

2.2.2.3.2. 人工智能在工厂全流程深度应用覆盖457个子场景，实现开发周期下降25%，能源消耗下降37.6%，物流路径优化29%

• 2.2.2.4. 青岛啤酒

2.2.2.4.1. 啤酒酿造工业属于传统产业，青岛啤酒厂是全球首家食品饮料行业“可持续灯塔工厂”​

2.2.2.4.2. 青岛啤酒厂利用先进的算法和物联网部署了25个使用案例，旨在降低啤酒生产的能耗和碳强度，工厂的单位能耗降低了25%，范围1和范围2排放量减少了57%，范围3排放量减少了13%

• 2.2.3. 单一工厂灯塔

• 2.2.3.1. “单一工厂灯塔”​（Single Factory Lighthouse）为加速部署能够提升生产效率、提高解决问题能力和促进创新的人工智能解决方案提供了蓝图

• 2.2.4. 端到端灯塔

• 2.2.4.1. “端到端灯塔”​（End-to-End Lighthouse）不仅关注工厂本身，也关注从工厂延展出来的上游和下游

• 2.2.4.2. 工厂及其上下游广泛部署了新技术，不仅改善了生产流程的透明度，而且能够精简复杂流程，提高设计和规划效率

• 2.2.4.3. 海尔（胶州）空调

2.2.4.3.1. 采用大数据、高级算法和生成式AI等技术，优化了整个价值链，将设计周期缩短了49%，订单交付时间缩短了19%，海外市场故障率降低了28%

• 2.2.4.4. 施耐德电气

2.2.4.4.1. 将自动化水平提高了20%，并整合了多项先进技术，包括机器学习驱动的原型设计、智能规划和生成式AI推动的系统维护等，将产品上市速度提升了63%，将按订单生产的交付时间缩短了67%，将劳动生产率提高了82%

2.3. 智能工厂

• 2.3.1. 智能工厂是一个集成了先进信息技术、自动化技术和人工智能技术的现代化工厂，通过高度自动化、信息化、网络化和智能化的手段，实现生产过程的优化和管理，提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性，从而增强企业的市场竞争力

• 2.3.2. 作为智能制造的核心领域，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现生产流程的自动化、数字化与智能化，对于推动制造业向更高效、更智能、更可持续的方向转型具有重要意义

• 2.3.3. 智能工厂建设在政策引导与技术迭代的双重驱动下快速发展，​“基础级-先进级-卓越级-领航级”体系建设达到新高度，覆盖汽车、钢铁、家电、医药、新能源等多个领域

• 2.3.4. 第一层级

• 2.3.4.1. 工厂各个环节产生大量数据，如车间机器的各种传感器，这些数据需要经过人工处理才具备可用性

• 2.3.5. 第二层级

• 2.3.5.1. 工厂的各种数据通过数据仪表盘或其他可视化工具清晰地展示，管理者可以透过数据直接发现问题

• 2.3.6. 第三层级

• 2.3.6.1. 工厂通过部署人工智能、机器学习等自主化的高级分析工具，这些工具代替传统设备对工厂主要环节进行实时监控、分析诊断、预测，降低出现较大规模事故的概率

• 2.3.7. 第四层级

• 2.3.7.1. 工厂基于机器人等各环节的智能机械设备的数据流，进行持续状态分析，并智能决策实现自主运行

• 2.3.8. 随着人工智能、数字孪生等新技术的深入应用，智能工厂将在提升制造业韧性、实现绿色低碳发展方面发挥更大作用，中国的“智能工厂群”将书写新工业革命的东方叙事

2.4. 影响与启示

• 2.4.1. “灯塔工厂”与智能工厂对全球制造业发展意义深远，其显著特征体现为智能化、数字化与可持续发展的深度融合，在推动制造业转型升级和实现可持续发展等方面发挥着不可替代的引领作用

• 2.4.2. 在智能化方面，依托物联网与人工智能技术，工厂实现了设备之间及设备与系统之间的实时互联与高效协同，极大提升了生产效率与资源利用率

• 2.4.2.1. 通过大数据分析与预测性维护技术，工厂能够动态优化生产流程，提前识别并解决潜在故障，显著减少了因设备故障引发的停机时间，从而进一步提升了整体运营效率与生产稳定性

• 2.4.3. 在数字化方面，​“灯塔工厂”的核心优势在于其数据驱动的决策能力

• 2.4.3.1. 通过整合云计算和区块链等技术，​“灯塔工厂”构建了一个透明、高效且安全的生产管理平台，不仅大幅提升了供应链信息流通和运营效率，还为数据隐私和系统安全提供了坚实保障，进一步巩固了智能制造的技术基石

• 2.4.4. 在可持续发展方面，​“灯塔工厂”通过智能电网、绿色能源与废弃物回收等技术，结合实时数据监测与智能调控系统，有效降低了能源消耗与碳排放，实现了资源的高效利用，为碳中和目标的实现提供了技术支持和实践范例

• 2.4.5. 在全球对可持续发展日益重视的大背景下，​“灯塔工厂”将在绿色能源应用、节能减排升级和资源循环利用等方面持续进步

• 2.4.6. 企业在推进“灯塔工厂”建设过程中，往往面临多种技术系统和设备标准不统一、接口不兼容、数据格式和通信协议存在差异等问题

• 2.4.6.1. 建议政府和行业协会牵头制定统一的技术标准和规范，推动跨平台、跨供应商的系统集成，提升整体技术互通性和协同效率

• 2.4.7. 建设与运营对人才提出了极高要求，当前人才短缺问题已成为制约其发展的关键因素

• 2.4.7.1. 建议企业与高校、科研机构合作，设立专项培训项目和产学研基地，培养既懂制造工艺又精通数字技术的复合型人才

• 2.4.7.2. 通过优化薪酬福利和职业发展通道，吸引海外高端人才加盟

• 2.4.8. 为应对技术更新换代快、研发成本高的问题，建议加大对新技术研发的投入，鼓励企业与科研机构合作，联合攻关核心技术，如工业物联网、大数据分析和人工智能应用

• 2.4.8.1. 通过建立联合实验室和技术共享平台，共享研发资源，降低研发成本，提高创新成功率

• 2.4.9. 通过建立联合实验室和技术共享平台，共享研发资源，降低研发成本，提高创新成功率